利用机器学习模型预测动态短租市场中的挂牌价格

我们的研究小组希望承担在动态市场中预测价格的困难任务。而诸如 Airbnb 挂牌房源之类的短租似乎正是进行此类尝试的绝佳试验场。Airbnb 通过为房主提供向旅行者出租房产的平台，已彻底改变了旅游业。Airbnb 租金价格易出现大幅波动，会根据需求、季节性及其他因素频繁变化。准确预测 Airbnb 租金价格对房主优化收益以及旅行者做出明智预订决策至关重要。在本项目中，我们旨在采用机器学习建模方法预测 Airbnb 租金价格。我们的项目通过采取严谨的机器学习方法并将情感分析纳入特征工程，拓展了早期关于 Airbnb 租金价格分析的研究。我们意图更深入地理解 Airbnb 租金价格的周期性变化。本研究的主要目标是构建一个准确的机器学习模型，用于专门预测德克萨斯州奥斯汀的 Airbnb 租金价格。我们项目的次要目标是识别驱动 Airbnb 租金价格的关键因素，并探究这些因素如何在不同地点和房产类型间变化。